ИИ для ресторанов: 5 практических способов повысить прибыль и сократить расходы

- Маркетинг и продвижение с ИИ: как перестать тратить время на бесконечный контент
- Меню и кухня с ИИ: от идеи до готового блюда — без затрат и рисков
- Аналитика и прогнозирование с ИИ: видеть на шаг вперед
- Найм и обучение персонала с ИИ: меньше рутины, больше эффективности
- Автоматизация процессов и лояльность клиентов
- Почему действовать стоит сейчас
Про ИИ не говорит сегодня только ленивый. Кажется, нет той сферы, куда своими «нейро щупальцами» не залез искусственный интеллект. Но вот беда, не всегда то, что говорят теоретики, совпадает с жизненными реалиями. Давайте возьмем сферу общепита и HoReCa.
Если верить всему, что говорят, то заказы уже должны принимать голосовые помощники, еду делать роботы, а развозить – дроны. На деле многое из описываемых нововведений доступно только узкому кругу QSR с огромными бюджетами на эксперименты.
На практике существует заметный разрыв в восприятии между экспертами и владельцами заведений. И те, и те видят потенциал ИИ, но последние часто не понимают, как интегрировать его в реальные процессы.

Как искусственный интеллект меняет мир e-commerce и как с этим справиться
Читать статьюОсновные барьеры для внедрения ИИ
- Ограничение знаний и понимания: многие не осознают, что именно ИИ может принести и как его внедрять.
- Ресурсы — нехватка людей, денег, технической инфраструктуры.
- Сопротивление изменениям — страх потерять контроль, беспокойство о роли человека.
- Желание «сохранить человеческий фактор» — многие отказываются размывать роль персонала.
Сегодня мы – Натали Соколова, руководитель по развитию бизнеса, и Полина Короткая, эксперт по использованию ИИ, из команды dev.family пришли рассказать, как специалисты из общепита и HoReCa могут уже сегодня использовать AI в своей работе. Ниже — пять основных направлений, в которых ИИ помогает ресторанам повышать прибыль и сокращать издержки:
- Маркетинг и продвижение
- Меню и кухня
- Аналитика и прогнозирование
- Автоматизация процессов и лояльность клиентов
- Найм и обучение персонала

Маркетинг и продвижение с ИИ: как перестать тратить время на бесконечный контент
Почему это важно
SMM-щик, маркетолог, рилсмейкер — есть целая плеяда специалистов, фокусирующихся на контенте для соцсетей. Но зачастую для заведений – это роскошный максимум. А не вести инсту в наши дни означает – заочно похоронить себя, лояльных клиентов и надежды на толпы людей и пустые витрины.
Что же тогда может быть «базовым минимумом»? Искусственный интеллект. Чтобы вам не казалось, что это что-то на сложном, расскажу, какие задачи можно решить благодаря ИИ в ресторанном бизнесе.
Что ИИ может сделать для ресторанного маркетинга
- Генерировать темы постов, интересные факты, идеи для конкурсов или акций.
- Писать тексты для сайта и соцсетей: описания блюд, спецпредложений, рецензий, событий.
- Создавать контент-планы — от календаря публикаций до расписания акций.
- Учитывать tone of voice вашего заведения, чтобы тексты были живыми и узнаваемыми.
- Переводить контент на разные языки.
Как получать нужный контент без боли
Результат напрямую зависит от вашего запроса (промпта). Два варианта работы:
- Назначить ИИ «роль» — например, маркетолога, SMM-специалиста или копирайтера. Тогда ответы будут более стратегическими и развернутыми.
- Просто сформулировать задачу напрямую — если нужен быстрый результат без контекста.
Пример промпта для контент-плана:
Популярные инструменты для создания текстов
- ChatGPT — базовый универсальный инструмент для генерации идей и контента. (Сложность: ⭐️ 1/5)
- HIX.AI — как копирайтер: статьи, подписи, хэштеги, описания для соцсетей. (Сложность: ⭐️ 1/5)
- Copy.ai — подбирает убедительные формулировки с учётом tone of voice и SEO. (Сложность: ⭐️⭐️⭐️ 3/5)
- PepperContent.io — генерация и анализ контента по маркетинговой стратегии. (Сложность: ⭐️⭐️⭐️⭐️ 4/5)
- Jasper — ориентирован на брендинг и визуальный контент. (Сложность: ⭐️⭐️⭐️ 3/5)
- Rytr — хороший вариант для малого бизнеса. (Сложность: ⭐️⭐️ 2/5)
- Neuroflash — работает на разных языках. (Сложность: ⭐️⭐️⭐️ 3/5)
- Anyword — анализирует текст и предсказывает, как он сработает на аудитории. (Сложность: ⭐️⭐️ 2/5)
- Writesonic — SEO-оптимизация текстов для поиска. (Сложность: ⭐️⭐️ 2/5)
- Article Forge — быстрое создание статей по ключевым словам. (Сложность: ⭐️ 1/5)
- Writer.com — продвинутые корпоративные сценарии и безопасность данных. (Сложность: ⭐️⭐️⭐️⭐️ 4/5)
Телеграм-боты — если не хочется разбираться
Если нет времени изучать новые платформы — можно просто подключить Telegram-бота на базе ChatGPT. Такие боты умеют не только писать тексты, но и:
- генерировать изображения,
- переходить по ссылкам,
- выдавать быстрые ответы по промптам.
Уровень сложности — минимальный: ⭐️1/5.
Подходит тем, кто хочет начать «здесь и сейчас».

Запуск продукта в мессенджере: возможности Telegram Web App для бизнеса
Читать статьюПример реального сценария
Один ресторан семейного формата столкнулся с классической проблемой: — аккаунт в Instagram обновлялся раз в месяц, — охваты падали, — вовлечённость гостей почти сошла на нет.
Решение: за один вечер с помощью ChatGPT команда:
- собрала контент-план на 2 месяца,
- получила готовые тексты и рубрики,
- добавила tone of voice заведения,
- экспортировала план в Google Sheets.
Время: 40 минут
Результат: рост охватов в 3 раза и увеличение бронирований через соцсети.
💡 Полезные лайфхаки
- Промпты лучше писать на английском — модель понимает их быстрее и точнее.
- Используйте роли («Ты — маркетолог», «Ты — копирайтер») для более качественных ответов.
- Сохраняйте готовые промпты — это ускоряет процесс в будущем.
- Добавляйте tone of voice бренда (семейное заведение, модное арт-пространство, гранжевый бар) — тексты будут живее и ближе к аудитории.
Контент — это не просто посты ради лайков. Это давным давно способ общения с аудиторией, получения обратной связи, создание и мотивация на user generated content, формирования лояльной аудитории, которая всегда будет возвращаться и простит любые сандни или незапланированные блэкауты.
Меню и кухня с ИИ: от идеи до готового блюда — без затрат и рисков
Обновление меню — это всегда боль:
- сезонные продукты быстро дорожают или исчезают,
- идеи повторяются из года в год от ресторана к ресторану: тыква, лисички, кабачки, корюшка – в каждом регионе свои «приколы»,
- эксперименты с новыми блюдами требуют закупок, времени и людей,
- финальный результат не всегда нравится гостям, например, пиццы со шпротами, шубой или оливье не прижились в сети «Пицца-лисица».
ИИ позволяет протестировать идеи до того, как вы что-либо купили или запустили в производство. Он помогает не просто «придумывать», а принимать обоснованные решения. Всегда можно сначала опросить аудиторию в своих соцсетях, понравится ли им новое блюдо. Есть ли смысл возвращать старое. Или узнать, какие идеи были у «соседей».
Что еще ИИ может делать для кухни
- Генерировать идеи блюд по вашим условиям (например: сезонное, вегетарианское, с конкретным ингредиентом).
- Рассчитывать калорийность и БЖУ (даже приблизительно — уже полезно на старте).
- Создавать фотореалистичные изображения блюд для меню или соцсетей. Некоторые агрегаторы уже используют сгенерированный контент (есть пометки сделано AI)
- Анализировать популярность позиций и предлагать улучшения.
Пример практического сценария
Допустим, у вас вегетарианский ресторан, и вы хотите запустить сезонное меню с тыквой как основным ингредиентом.
Промпт для ChatGPT:
Через несколько секунд вы получите список из 10 блюд, например:
- тыквенный суп с кокосовым молоком,
- салат с печёной тыквой и фетой,
- запеканка с тыквой и киноа.
Следующий запрос:
📍Результат — приблизительные данные по калорийности и БЖУ для каждого блюда. Это поможет при планировании себестоимости, адаптации к диетическим запросам гостей и красивой подаче информации в меню.
Визуализация: фуд-фото, которое не требует фуд-фотографа
ИИ сегодня способен создавать изображения, которые сложно отличить от реальных фото. Например, Midjourney позволяет:
- быстро получить визуалы для новых блюд,
- поддерживать единый стиль меню,
- экономить на фотосессиях.
Пример промпта для Midjourney:
📍Результат — картинка высокого качества, готовая к размещению в меню или на сайте.

Кейсы брендов: как ИИ уже работает в foodtech
Какие AI кейсы известны сегодня?
- Тануки использовал Midjourney для рекламной кампании, разместив AI-генерации на билбордах в нескольких городах России.
- Heinz провёл кампанию, доказав, что даже без упоминания названия нейросеть рисует бутылку кетчупа, похожую на Heinz — бренд стал синонимом продукта.
- Musso & Frank Restaurant, исторический традиционный ресторан, который начал внедрять AI-генерированные визуалы в меню (стилизованные визуализации блюд и цифровые меню, создаваемые через платформы вроде ReelMind.ai).
- Nutella запустил проект Nutella Unica: 7 миллионов банок с уникальными дизайнами, созданными ИИ — и все они были проданы.

Визуальный контент от ИИ не выглядит «второсортным» — он способен усиливать бренд
💡 Практические советы
- Прописывайте промпты на английском — это повышает точность генерации.
- Указывайте угол съёмки, стиль и настроение картинки (top view, warm light, minimalism и т.д.).
- Подгоняйте все изображения под единый стиль — это создаёт фирменный визуальный язык.
- Генерации можно комбинировать с реальными фото — это снижает затраты и повышает качество.
Аналитика и прогнозирование с ИИ: видеть на шаг вперед
Нам хотелось бы верить, что в ресторанном деле, как и в любом другом, решения принимаются на основании цифр. Но реальность такова, что люди обычно руководствуются своим (чужим) опытом, интуицией или в лучшем случае анализом конкурентов. Тем не менее, даже минимально владея AI-инструментами, можно подключать к делу простейшую аналитику или строить какие-то графики/отчеты, на основании которых будут приниматься решения о новых позициях, сотрудниках и тп.
Возможности ИИ в аналитике ресторанов
- Анализировать данные по заказам и выявлять популярные и непопулярные блюда.
- Отслеживать динамику спроса по сезонам и дням недели.
- Прогнозировать выручку по категориям и позициям меню.
- Подсказывать, какие блюда стоит убрать, а какие — продвигать.
- Оценивать эффективность акций и маркетинговых кампаний.
- Рекомендовать оптимальные корректировки на основе данных.
Пример практического сценария
В одной франшизной сети отчёт по продажам собирали несколько дней. Одна и та же позиция называлась по-разному и имела разные ID. Например: «картошка по-деревенски большая» в одной системе и «картошка по-деревенски XL» — в другой. В итоге — человек три дня вручную сводил всё это в один файл.
Мы сделали интерфейс с драг-н-дропом для сопоставления, автоматический сбор данных каждые 5 минут, подключили систему визуализации данных и аишку для аналитики.
Теперь статистика в реальном времени, и любой отчёт строится в пару кликов.
Другой пример: учёт расходов
Раньше сотрудники часами перебивали данные из чеков и накладных в Excel. Мы сделали сервис: загружаешь фото или PDF, система сама с помощью простейшего ИИ распознаёт все позиции и заносит их в таблицу. В итоге сразу видно P&L: где прибыль, где расходы, какие статьи «съедают» деньги.
⚙️ Как это работает
ИИ обрабатывает исторические данные — заказы, средние чеки, загрузку персонала, сезонные колебания, погодные факторы — и с помощью алгоритмов машинного обучения строит модель спроса. На ее основе ресторан получает понятные сценарии:
- сколько посетителей ждать,
- какие блюда будут продаваться лучше,
- какие акции принесут реальный эффект.
Вместо интуитивных решений появляется инструмент для планирования.

Прямая бизнес-польза
- Закупки становятся точнее, а затраты — ниже.
- Маржинальность растет за счет оптимизации ассортимента.
- Снижаются списания и потери продуктов.
- Акции работают в нужное время и приносят прибыль.
- Управление становится предсказуемым, а не реактивным.

Технологии слежения: простой гайд для настройки системы мониторинга вашего бизнеса
Читать статьюВ dev.family мы внедряем такие аналитические решения для фудтех-проектов, помогая ресторанам принимать решения на основе данных, а не интуиции. Хотите так же?
Найм и обучение персонала с ИИ: меньше рутины, больше эффективности
Пожалуй, не так много бизнесов с текучкой, как в общепите. Во-первых, в зависимости от региона, здесь есть сезонность. Во-вторых, работу официантом, барменом или помощником на кухне многие рассматривают как подработку, – никто не планирует себе здесь карьеру. Но при этом мало кто задумывается о том, сколько ресурсов уходит на обучение каждого нового члена команды.
В таких условиях традиционные HR-процессы становятся узким горлом роста. ИИ помогает снять часть этой нагрузки и сделать кадровую работу системной.
Что делает ИИ
- Автоматизирует первичный отбор кандидатов.
- Анализирует резюме и выделяет подходящих сотрудников по заданным критериям.
- Проводит первичные собеседования через чат-ботов.
- Персонализирует обучение и адаптацию персонала.
- Помогает составлять графики и управлять загрузкой команды.
Это не заменяет HR и менеджеров, а позволяет освободить их от рутинных задач и сосредоточиться на ключевых решениях.
⚙️ Как это работает
На этапе найма ИИ обрабатывает поток резюме, отсекает неподходящие анкеты и формирует короткий список кандидатов. Далее чат-бот может провести первичное интервью — задать стандартные вопросы, зафиксировать ответы и передать их менеджеру.
После найма система помогает выстроить обучение:
- определяет темы, которые важно пройти конкретному сотруднику,
- выдает материалы и инструкции через чат,
- контролирует прогресс.
Для управления сменами и загрузкой ИИ анализирует расписания, график бронирований и прогноз посещаемости, предлагая оптимальное распределение персонала.
Прямая бизнес-польза
- Сокращается время найма.
- Повышается точность подбора персонала.
- Новички быстрее адаптируются к стандартам сервиса.
- Менеджеры тратят меньше времени на рутину.
- Составление графиков становится точным и прозрачным.

Пример применения
Небольшая сеть кафе подключила чат-бота для первичных собеседований и базового обучения сотрудников. Время найма сократилось с 10 до 4 дней, нагрузка на менеджеров снизилась, а качество обслуживания стабилизировалось: новички стали быстрее осваивать стандарты, потому что получали всю нужную информацию в удобной форме.
Инструменты, которые помогают
- Leena AI — чат-бот для проведения собеседований и взаимодействия с кандидатами.
- Manatal, Vervoe — автоматизированный скрининг резюме и первичный отбор.
- Reclaim и Quinyx — планирование графиков и распределение нагрузки.
- Visier — аналитика персонала и прогнозирование потребностей в кадрах.

Автоматизация процессов и лояльность клиентов
В ресторанном бизнесе есть очень много повторяющихся процессов: прием заказов, ответы на типовые вопросы, подтверждения, бронирования. Все эти действия по-хорошему не требуют творческого участия человека, но требуют времени. Более того, когда эту роль берет на себя человек — риск ошибок сильно возрастает.
Например, когда мы автоматизировали бронь столов в крупнейшем в СНГ ресторане-пивоварне «Друзья», мы повысили лояльность клиентов, снизили риск ошибок и очередей. Но этому кейсу уже почти 10 лет.

А сегодня много ролей на себя может взять ИИ. Он автоматизирует эти операции, разгрузит команду и повысит качество обслуживания без увеличения штата.
Что делает ИИ
- Автоматизирует онлайн-заказы и бронирования.
- Обрабатывает типовые запросы гостей через чат-ботов.
- Персонализирует предложения на основе истории заказов.
- Управляет рассылками и акциями в нужное время.
- Сокращает время отклика на запросы клиентов.
⚙️ Как это работает
На стороне фронта — чат-боты, которые принимают заказы, предлагают блюда, помогают выбрать опции и сообщают об акциях. Они могут отвечать на стандартные вопросы: график работы, адрес, парковка, наличие блюд.На стороне бэк-офиса — алгоритмы, которые анализируют данные о заказах и поведении клиентов. На этой основе система формирует персональные предложения и напоминает о себе в нужный момент.
Например, если гость часто заказывает пасту в пятницу вечером, система может заранее отправить ему предложение с новым сезонным блюдом или скидкой на любимую позицию. Это повышает вероятность повторного визита и увеличивает средний чек.

Прямая бизнес-польза
- Сокращение нагрузки на персонал.
- Снижение времени отклика и очередей.
- Повышение точности и скорости обслуживания.
- Увеличение повторных заказов за счет персонализации.
- Более предсказуемая операционная модель.
Пример применения
Небольшой ресторан запустил чат-бота для приема онлайн-заказов и интегрировал систему персонализированных рассылок. Через месяц количество повторных заказов выросло на 35 %, а время ответа на клиентские запросы сократилось почти вдвое. Персонал получил возможность сосредоточиться на сервисе в зале, а не на переписке.
Инструменты, которые помогают
- Чат-боты на базе Telegram и аналогичных платформ для автоматизации заказов и ответов.
- CRM-решения с встроенными AI-модулями для персонализации коммуникаций.
- Системы прогнозирования спроса для планирования акций и загрузки.
Зачем это бизнесу
Автоматизация процессов повышает устойчивость бизнеса: сокращаются издержки, уменьшается зависимость от человеческого фактора, улучшается качество обслуживания. При этом клиент получает более быстрый, точный и персонализированный сервис, а команда — время для задач, где важен человеческий контакт.
Почему действовать стоит сейчас
Рост тренда
Согласно отраслевым отчетам, уже к 2026 году 80% заведений будут использовать генеративный ИИ или собственные AI-решения в ежедневной операционной деятельности.
Показатель | Значение / прогноз | Источник / комментарий |
Доля ресторанов, уже внедривших ИИ | ≈ 34 % ресторанов уже применяют ИИ-технологии | «Restaurant Trends to Watch in 2025»: 34 % уже внедрили, 48 % планируют в 2025 году |
Заинтересованность в ИИ | 79 % опрошенных операторов ресторанов внедрили или рассматривают внедрение ИИ | Popmenu: исследование 362 операторов ресторанов |
Увеличение инвестиции | 80 % руководителей ресторанов планируют увеличить расходы на ИИ | Deloitte: большинство опрошенных ожидают рост инвестиций |
Рыночный рост | Рынок AI в ресторанах оценён в 2024 году в $6,1 млрд с прогнозом роста до $48,3 млрд к 2033 году | DataIntelo: отчёт «AI In Restaurants Market Research Report 2033» |
Снижение пищевых отходов | В одном известном случае ресторан сократил отходы на 50 % за 8 месяцев с помощью ИИ-системы | Business Insider: кейс Four Seasons Peninsula Papagayo |
Снижение ошибок и увеличение точности | В отчётах утверждается, что использование ИИ может снижать ошибки и улучшать точность предсказаний, оптимизировать меню, персонал и др. | WifiTalents: статистика по ошибкам, оптимизации |
Баланс инвестиций / зрелость | Многие рестораны сейчас балансируют между экспериментами и «продуктивным» внедрением ИИ внутри операций | Deloitte: «How AI is Revolutionizing Restaurants» |
Кейсы крупных брендов
📌Papa John’s + Google Cloud
В 2025 году Papa John’s объявила о расширении партнёрства с Google Cloud для интеграции ИИ в систему заказов. Они планируют делать персонализированные push-уведомления, чат-боты, предложения на основе поведения клиентов и оптимизацию запасов и маршрутов доставки (Reuters).

📌Wendy’s — FreshAI и цепочка поставок
Wendy’s реализует два направления:
- FreshAI — ИИ-система для drive-thru заказов, распознающая запросы клиентов (в партнёрстве с Google Cloud).
- Supply-chain проект с Palantir — оптимизация закупок, прогнозирование спроса и логистика.

📌Presto (E la Carte / Presto platform)
Платформа, используемая ресторанами (Applebee’s, Chili’s, Outback, Denny’s и др.), которая включает:
- голосовой ИИ-ассистент для приёма заказов (voice ordering),
- заказ и оплата через планшеты на столах.

📌Max.AI / QSR-бренды
В исследовании от ZS описаны 5 кейсов крупнейших QSR (быстрое обслуживание), где система Max.AI:
- делает таргетированные рекомендации меню, увеличивая средний чек,
- улучшает клиентский опыт,
- поддерживает omnichannel-взаимодействие,
- управляет маркетингом и кампании в режиме реального времени (zs.com).
📌Kernel
Новый ресторанный концепт от основателя Chipotle, построенный на роботах и ИИ:
- в ресторане нет листового меню — заказ делается онлайн, еду забирают из ячеек (lockers).
- часть процессов автоматизировано, людей меньше, но платят им выше, концепция уже запускается в Манхэттене и планируется лицензирование технологии (Axios).

📌Robot-ресторан Doña Alicia в Гаване
Невзирая на технические ограничения в Кубе, ресторан Doña Alicia внедрил цифровые меню, голосовых ассистентов и «робот-официанта», который доставляет еду к столам.

Понятно, что это другие бюджеты и другие масштабы. Но я в этой статье попыталась описать, как даже самый небольшой ресторан может по цене платной подписки на AI решить огромное количество задач уже сегодня.
Команда dev.family помогает ресторанам и фудтех-проектам внедрять ИИ-решения без сложных настроек и дорогостоящих экспериментов:
- аудит процессов и выявление зон автоматизации,
- подбор и внедрение инструментов,
- настройка сценариев для маркетинга, аналитики и операционной работы.
Если вы хотите понять, как ИИ может повысить эффективность именно вашего ресторана, можно начать с консультации или пилотного проекта. Это даст понятные результаты — без лишних рисков и абстрактных разговоров о «будущем».